预编码技术和信道估计，不错的总结，有提到压缩感知。

高级锁相环算法simulink仿真模型 支持不平衡电网环境 采用双同步dq坐标系下的PLL技术，锁相的同时，估计出正负序电压幅值

神经网络 概述 是等人提出的多任务级联卷积神经网络进行人脸检测的方法，它能够同时输出人脸的检测框以及5个关键点，是开源中效果最好的人脸检测器，，作者提供的版本为，它采用三级级联架构分阶段逐步过滤人脸，在CPU上可达到实时和较高的准确率，是目前人脸检测领域的基准。 由于各种不同的姿态，光照和遮挡等，人脸检测和对齐在非控制环境下非常具有挑战性。最近的研究表明使用深度学习能够获得惊艳的性能，MTCNN提出了一个多任务级联框架其发掘了检测和对齐的内在联系来提升性能。特别是，其通过由粗到细的方式设计了3个精心设计的级联式的网络来检测脸和关键点，从而又提出了一种在线难例挖掘的策略进一步提升性能。其超过能有

利用二维图像来进行场景的深度估计是计算机视觉领域的经典问题之一,也是实现三维重建、场景感知的重要环节。近年来基于深度学习的单目图像深度估计发展迅速,各种新算法层出不穷。介绍了深度学习在这一领域的应用历程与研究进展,采用监督与无监督两类方式分别系统地分析了有代表性的算法与框架,综述了深度学习在单目图像深度估计领域的研究进展与变化趋势,总结了当前研究的缺陷与不足,展望了未来研究的热点。

beta分布的概率密度的matlab代码毫升 介绍 mLS是一项函数，它根据截断率（遵循幂律的最小面积），β（幂律指数）以及根据Tanyas等人的方法（2018年，从滑坡清单中得出的一系列区域）估算滑坡强度（mLS） ）。 如果以临界值和贝塔值的不确定性作为输入参数，它也可以计算滑坡事件强度的不确定性。 该函数绘制了适用于中型和大型滑坡的最佳幂律拟合，以及所分析库存的频率区域分布。 它还返回相应的mLS（滑坡事件强度）值。 为了获得临界值和贝塔值，可以使用Clauset等人（2009年）建议的方法。 Clauset等人的原始脚本（plfit.m和plvar.m）。 （2009）可以从以下链接下载以计算这些参数： 要安装此功能： 下载mLS.m并将其添加到您的matlab路径 使用示例（来自mLS.m） % Upload the landslide areas, which you want to analyze their frequency-area % distribution, as a horizontal array. In this example, we use the

包含的功能： 1. 车道线检测+车道线拟合； 2. 2D目标检测+目标跟踪； 3. 道路可行驶区域分割； 4. 目标深度估计； 5. 图像视野到BEV空间映射（Normal View -> Top View）； 6. 像平面到地平面映射（image plane -> ground plane in world coordinate system）

在matlab/simulink库里搭建二阶RC电池模型，利用安时积分法对其进行估算，参数可用lookup table可调

matlab的egde源代码声源本地化 经典的声源定位算法，包括波束成形，TDOA和高分辨率频谱估计。 用法 matlab -nodesktop -nosplash –r matlabfile (name of .m) 算法解释 波束成形：一种空间滤波方法，是一种在传感器阵列中用于定向信号传输或接收的信号处理技术。 音乐：多信号分类 ESPRIT：通过旋转不变技术估算信号参数 MVDR：最小方差无失真响应 GCC-PHAT：广义互相关-相变（TDOA估计） SRP-PHAT：转向响应功率-相位变换 参考文件 论文1 标题：近距离目标的到达方向（DOA）估计技术的比较 作者：瑙曼·安瓦尔·拜格（Nauman Anwar Baig）和穆罕默德·比拉勒·马利克（Mohammad Bilal Malik） 已出版：未来计算机和通信国际期刊2，第6（2013）：654 论文2 职称： 结果 1.算法总结 1.1经典波束成形 1.2最低标准 1.3音乐 1.4 MVDR 2.波束成形 2.1麦克风阵列 2.2定位结果的二维图 2.3定位结果的三维图 3.音乐 3.1 matlab_implemen

matlab开发-无内插的亚像素运动估计。一种无需插值即可实现亚像素精度的块匹配运动估计算法

评估森林生态系统中的碳（C）隔离对于向监测，报告和验证（MRV）提供信息以减少森林砍伐和森林退化（REDD）至关重要。 森林-DNDC（FDNDC）的空间明晰版本使用来自美国爱达荷州内兹珀斯-清水国家森林（NPCNF）的基于样地的观测进行评估，并用于评估约16,000 km2的碳储量。 模型评估表明，FDNDC可用于评估该温带森林中受干扰的碳储量，具有适当的模型性能效率，并且观测和模拟之间的误差很小。 该森林的地上生物量在2010年为85.1 Mg C ha-1。在1990年至2010年的最近20年中，森林中的地上生物量平均增加了约0.6 Mg C ha-1 yr-1。空间平均树龄为98在2010年已有30年历史。生物量，净初级生产和净生态系统产品分布的空间差异很大。 固碳的空间差异主要与由于干扰引起的林分年龄的空间差异有关，其次与生态驱动因素和物种有关。 基于1981年至2013年这33年间的空间气候数据的气候变异性，气候变异性和变化会严重影响森林中的C储量。温度上升会在NPCNF中产生更多的生物量，但生物量不会随着降水的增加而增加在这个森林里。 使用1991年至2011年期间的观测